YOLO单卷积神经网络在一次评价中直接从全图中预测多个boundingboxes和类概率,在全图上训练并直接优化检测性能,同时学习目标的泛化表示。然而,YOLO对边界框预测施加了严格的空间约束,限制了模型可以预测的相邻项目的数量。成群出现的小物件,如鸟类,对于此模型也同样有问题。fasterR-CN...
面对城市治理中高度碎片化和多样性的治理场景,如城管业务中占道经营、乱扔乱倒、乱搭乱建、乱停乱放等现象,可借助开发平台的能力引擎,高效完成定制化算法的开发来辅助人工监管。诸如慧视光电此类企业,基于行业硬件设备,运用自身的图像算法和硬件平台开发优势,推出了系列国产化图像检测与跟踪智能处理板。由于每个地区所面临的城市治理问题兼具共通性和个性化,因此从方案设计成本及高效交付的角度来看,采用中台架构依旧是相当有实用性的建设思路。中台框架可以针对不同的场景灵活地调取适用的算法、边端硬件设备以及云端的SaaS服务,快速针对场景的变化进行方案的调整与适配,从而完成方案的复用,减少低效的重复建设。慧视RK3588图像跟踪板支持目标跟踪识别目标(人、车)。重庆专业目标跟踪
雷达目标识别技术开始于50年代末期,美国人用单脉冲雷达跟踪并记录了苏联发射的第二颗人造地球卫星的回波,通过对回波信号的分析,确认卫星上装有角反射器。现代防空雷达已具有辨认少数典型飞机机型的能力。反弹道导弹防御雷达(见目标截获和识别雷达)能从洲际导弹的碎块和少量诱饵中识别出真弹头。在空间探测中,对月球和金星表面的地形测绘和电磁物理特性参数测量,以及判定卫星发射后太阳电池翼是否打开等,都能应用目标识别技术。在地球遥感方面,微波遥感仪器可以测定潮汐、海冰厚度和海面风速;可以对农作物分类辨识,并作长势检查和产量估计;还可以勘探矿藏和石油等地球资源。目标识别技术已广泛应用于国民经济、空间技术和等领域。光纤数据目标跟踪RK3588图像处理板识别概率超过85%。
成都慧视光电技术有限公司的RK3399处理板是采用的国内AI智能开发板OrangePI4,植入慧视光电自主研发的智能图像算法,基于输入的可见光或者红外的视频流,可实时对目标进行自主检测、识别或者手动锁定,同时可以根据输出目标的靶量信息,对目标进行实时跟踪。双光测温组件是基于RK3399图像处理板,推出的一款用于高温人群体温筛查的组件产品。基于该组件,可快速展开各类用户终端产品的集成设计。其中可见光模组和红外测温模组,分别通过配套提供的FFC软排线与RK3399图像处理板连接。
海上搜救的关键在于及时发现被救对象,需要较强的技术系统等支持。目前我国海上搜救是采用救助船或救助直升机上简单的观测仪和照明系统的视觉搜索方法,也有经常生活在海边的居民他们的经验也比较丰富,更能及时活得信息。但是在能见度不良或夜晚进行搜救时,如何快速搜寻检测遇险目标,并对检测到的目标进行甄别和确认成为快速有效搜救的关键。慧视光电研发的目标识别与跟踪智能处理板,可实现对航海搜救雷达目标进行识别并锁定目标进行跟踪,有助于确定搜救范围,可提高海上搜救行动的速度和效率。用于安防监控及状态监测的摄像头数量的飞速发展。
慧视光电双光测温相机产品特点:1.业内先进自带图形化操作系统的测温产品,无需额外配套PC及测温软件。2.高性能ARM加持,新一代AI算法,实现更高效的体温筛查。3.部署简单,三分钟完成快速部署。4.支持鼠标操作,操作简单,可快速上手。5.出厂校验完善,零配置操作,上电即可使用。6.支持HDMI接口高清本地输出,支持RTSP网络视频流输出。7.出现高温目标时,音视频报警输出,报警阈值、报警音量及时长均可配置。8.智能测温技术:通过基于图像的额头检测算法,实时检测额头区域进行测温,避免现场其他高温辐射源干扰,大幅度降低误报率;大数据测温补偿算法,进一步提高筛查灵敏度。应用场景:双光测温相机主要用于体温筛查。该产品可安装在医院、学校、园区、写字楼、商业中心广场、港口、无人值守基站、电力设施、博物馆、银行、仓库、油田、设施等安保场所的出入口。RK3399搭载AI智能算法,实现目标识别与跟踪。智能化目标跟踪解决
RK3399PRO图像处理板是我司自主研发的目标跟踪板,该板卡采用国产高性能CPU,搭载自研目标跟踪及跟踪算法。重庆专业目标跟踪
AI中台作为智慧城市及城市空间管理的引擎和大脑,可更好的提升城市中数据的价值、提升城市运行效率、有效推进数字化城市空间管理进程、提升城市品质。商业层面,AI中台作为基础平台架构,可有效提升城市空间管理应用的开发速率与运行效果。随着未来AI中台的逐步扩张,可满足城市空间管理的应用需求,抬高市场天花板,为商业进入者提供巨大的增量市场空间。AI中台赋能城市空间管理过程中,相比于之前的技术手段,在可复用性、预测性、创新性和对接数据平台等方面都更有优势,这是AI和中台相叠加后将两者优势结合的结果。更有效地满足城市空间管理者对数据充分挖掘、数据高效利用、各部门职能协同的迫切需求。重庆专业目标跟踪
YOLO单卷积神经网络在一次评价中直接从全图中预测多个boundingboxes和类概率,在全图上训练并直接优化检测性能,同时学习目标的泛化表示。然而,YOLO对边界框预测施加了严格的空间约束,限制了模型可以预测的相邻项目的数量。成群出现的小物件,如鸟类,对于此模型也同样有问题。fasterR-CN...
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